表1.1更新的建议..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 11表1.2此版本中的附录........................................................... roads............................................................................................ 13 Table 2.2 Average hourly value of travel time by vehicle type – urban ............................................................ 14 Table 2.3 Average hourly value of travel time by vehicle type – rural .............................................................. 14 Table 2.4 Vehicle occupancy – urban ............................................................................................................................ 14 Table 2.5 Vehicle composition – urban ......................................................................................................................... 15 Table 2.6 Access, waiting, transfer and unexpected delay time multipliers ........... Error!书签未定义。adj。Urban Stop-start Model VOC: Full financial cost (cents/km) ...................... 26 Table 3.12 TfNSW Dep.adj。Table 2.7 Value of transfer ............................................................................................................................................... 16 Table 3.1 Urban vehicle operating cost models: low speed resource costs ($/km) .................................... 18 Table 3.2 Coefficients for the ATAP Urban Stop-Start Model and the Freeway Model ........................... 19 Table 3.3 ATAP Urban Start-stop Model VOC: Resource cost (cents/km) ..................................................... 20 Table 3.4 ATAP Urban Freeway Model VOC: Resource cost (cents/km) ..........................................................21 Table 3.5 Urban vehicle operating costs: fuel cost including taxes (cents/km) .......................................... 22 Table 3.6 ATAP Urban Stop-start Model VOC: Full financial cost (cents/km) .............................................. 23 Table 3.7 ATAP Urban Freeway Model VOC: full financial cost (cents/km) ................................................... 23 Table 3.8 Coefficients for the TfNSW depreciation-adjusted Model .............................................................. 24 Table 3.9 TfNSW depreciation-adjusted urban stop-start model VOC: Resource cost (美分/公里)..... 25表3.10 TFNSW折旧调整的城市高速公路模型VOC:资源成本(Cents/km)...... 25表3.11 TFNSW DEP。
参数良好的转移学习(PETL)方法在将预训练的模型适应各种下游任务时显示出希望,而仅训练了少数几个参数。在计算机视觉(CV)域中,已经提出了许多PETL算法,但它们的直接就业或比较仍然不便。为了应对这一挑战,我们通过从图像识别,视频操作识别和密集的预测任务中选择30种不同,挑战性和综合数据集来为CV域构建一个统一的视觉PETL基准(V-PETL基准)。在这些数据集上,我们系统地评估了25种主要的PETL算法,并开源一个模块化和可扩展的代码库,以公平地评估这些算法。V-PETL台式在NVIDIA A800 GPU上运行,大约需要310 GPU天。我们释放所有基准,使其对研究人员更加有效和友好。此外,V-PETL台将不断更新新的PETL算法和CV任务。
本研究调查了土耳其居米什哈内当地蜂蜜样品中氟氯氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯和马拉硫磷的残留量。测定采用 GC/MS-MS 方法,使用 HP-5MS 色谱柱,条件如下:炉温 120 ℃,进样温度 250 ℃,压力 121.9 kPa,流速 1.2-1.8 mL/min。样品采自居米什哈内的 18 个站点。色谱测定采用标准加入法。15 个站点的样品中未检测到农药,但在其他三个站点采集的样品中检测到了目标农药。在 1.5 mL/min 流速下,残留水平从 0.18 mg/kg 到 9.50 mg/kg 不等。还使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 优化对结果进行了评估。采用多元实验设计(流速和站点、农药类型)构建二次模型。回归分析表明,实验结果与模型预测值较为接近,判定系数(R2)为0.985。
不可察觉的对抗性攻击旨在通过添加与输入数据的不可察觉的概念来欺骗DNN。以前的方法通常通过将共同的攻击范式与专门设计的基于感知的损失或生成模型的功能相结合,从而提高了攻击的易用性。在本文中,我们提出了扩散(Advad)中的对抗攻击,这是一种与现有攻击范式不同的新型建模框架。通过理论上探索基本的建模方法,而不是使用需要神经网络的reg-ular扩散模型的转化或发电能力,从而将攻击作为非参数扩散过程概念化。在每个步骤中,仅使用攻击模型而没有任何其他网络来制定许多微妙而有效的对抗指导,从而逐渐将扩散过程的结束从原始图像终结到了所需的不可感知的对抗性示例。以拟议的非参数扩散过程的扎实理论基础为基础,达到了高攻击功效,并且在本质上降低了整体扰动强度,并实现了高发作的效果。此外,还提出了增强版本的Advad-X,以评估我们在理想情况下的新型框架的极端。广泛的实验证明了拟议的Advad和Advad-X的有效性。与最新的不可察觉的攻击相比,Advad平均达到99.9%(+17.3%)的ASR,为1.34(-0.97)L 2距离,49.74(+4.76)PSNR和0.9971(+4.76)和0.9971(+0.0043)(+0.0043)ssim,抗四个DIFERTIBER架构的DNN均具有三个流行的DNN。代码可在https://github.com/xianguikang/advad上找到。
乌尔豆,又称黑豆(Vigna mungo (L.) Hepper)2n=22,是最受欢迎的品种。豆科植物的蛋白质含量是谷类的三倍,约占 26%。素食者需要从黑豆中摄取大量的蛋白质。使用贸易化学品来改良种子非常有效,农民负担不起。近年来,化学肥料和其他无机投入被更多地用于提高作物的产量。本研究旨在研究各种生物引发对黑豆作物生长的标准化。使用因子完全随机设计 (FCRD) 进行了三次重复的实验室试验,使用不同浓度(2%、3%、4% 和 5%)作为第一因素,使用不同持续时间(4 和 6 小时)的引发作为第二因素,使用不同的有机物(如 Panchagavya、牛尿、山羊尿、蚯蚓洗液、咖喱叶提取物和固氮螺菌)作为第三因素。用不同浓度和不同时间的不同有机物对种子进行引发,评估其质量参数,以找出合适的种子引发技术。在所有处理中,种子
本文介绍了一种机器学习驱动的方法,用于预测稀土(Re)掺杂玻璃系统的光谱特性,重点是DY 3+离子。使用熔融液压技术合成0.25 PBO – 0.2 SIO 2 - (0.55-X)B 2 O 3 –x dy 2 O 3,及其密度,摩尔体积和judd-offelt(jo)参数(ω2,ω4,ω6)进行了实验确定。使用judd-芬芳理论来计算光谱参数,例如振荡器强度,辐射过渡概率和辐射寿命,用于DY 3+掺杂玻璃。此外,开发了一个随机森林(RF)回归模型,以根据玻璃的组成来预测这些参数。该模型显示高精度,在0.1下,R²(确定系数)值高于0.9和根平方误差(RMSE),从而验证了RF的使用以可靠地预测光学性质。结果表明,RF模型可以有效地模拟稀土(RE)载有玻璃的发光特性,从而大大减少了对实验测试的需求。这种方法提供了优化在激光器,光学放大器和温度传感器等应用中使用的光学材料设计的潜力。
图 3:一组匿名真实数据集,用于说明压力测试面板数据的可能行为。图中显示了持续漂移、轻微上升轨迹、分组形成和变化的轨迹行为。
使用MCMC算法的贝叶斯系统发育分析产生了以系统发育树和相关参数样本形式的系统发育树的poserior分布。树空间的高维度和非欧几里得性质使总结树空间中后验分布的核心趋势和方差复杂。在这里,我们介绍了一个可从树的后部样本构建的可构造的新的树木分布和相关的点估计器。通过模拟研究,我们表明,这一点估计器的性能也至少要比产生贝叶斯后摘要树的标准方法更好。我们还表明,执行最佳的摘要方法取决于样本量和以非平凡的方式的尺寸 - 问题。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习(DDML)与堆叠配对,这是一种模型平均方法,用于结合多个候选学习者,以估计结构参数。除了传统的堆叠外,我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体:短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担,并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重,而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用,我们表明,与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比,堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类:C21,C26,C52,C55,J01,J08'